ICWS 2015 New York, USA June 27- July 2 2015 Time-‑aware ¡API ¡Popularity ¡Prediction ¡via ¡ Heterogeneous ¡Features Yao ¡Wan 1 , ¡Liang ¡Chen 1 , ¡Jian ¡Wu 1 and ¡Qi ¡Yu 2 1 Zhejiang ¡University, ¡Hangzhou, ¡China 2 Rochester ¡Institute ¡of ¡Technology, ¡Rochester, ¡USA {wanyao, ¡cliang, ¡wujian2000}@zju.edu.cn, ¡qi.yu@rit.edu June ¡28, ¡2015
Outline ¨ Introduction ¨ Dataset ¡Characteristics ¨ Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Experiments ¨ Conclusion ¡& ¡Future ¡Work 2 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Introduction ¨ The ¡spring ¡up ¡of ¡web ¡APIs ¡ ¡ ¤ 10634 ¡APIs ¡and ¡6049 ¡mashups ¡in ¡ProgrammableWeb until ¡Nov. ¡2014 (www.programmableweb.com) ¨ The ¡advantages ¡of ¡web ¡APIs ¤ Make ¡web ¡programmable ¤ Increase ¡ecnomic ¡transactions ¡from ¡web ¡browsers ¡to ¡API-‑driven ¡interactions ¤ eBay, ¡APIs ¡drive ¡over ¡60% ¡of ¡its ¡sellers; ¡Twitter, ¡13 ¡billion ¡calls ¡per ¡day ¡through ¡ APIs 3 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Introduction ¨ Framework ¡of ¡API ¡market: more ¡and ¡more ¡Web ¡sites ¡ dedicated ¡to ¡API ¡market ¡are ¡emerging (e.g.Mashape) Manage 1. ¡Recommend r 2. ¡Ranking 3. ¡Monitoring Provider Developer Profit User ¡ 4 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Introduction Motivation 1. ¡With ¡the ¡increasing ¡APIs, ¡the ¡need ¡to ¡search ¡and ¡manage ¡APIs ¡becomes ¡urgent 2. ¡Programmable ¡manage ¡APIs ¡through ¡the ¡followers ¡number ¡at ¡one ¡monent • For ¡manager Manage • 1. ¡Find ¡and ¡recommend ¡the ¡APIs ¡ ¡ ¡ 1. ¡Recommend r 2. ¡Ranking that ¡may ¡be ¡popular ¡in ¡the ¡future 3. ¡Monitoring • 2. ¡Give ¡a ¡more ¡reasonable ¡ ranking ¡to ¡APIs • 3. ¡Monitor ¡the ¡trend ¡of ¡API ¡growth Provider Developer • For ¡API ¡providers Profit • Give ¡a ¡guide ¡to ¡API ¡providers ¡that ¡ • For ¡developers how ¡to ¡publish ¡their ¡APIs ¡effectively ¡ • Developers ¡can ¡select ¡the ¡ and ¡do ¡marketing latest ¡released ¡APIs ¡whose ¡ User ¡ popularities ¡may ¡be ¡low 5 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Introduction Challenges ¨ The ¡growth ¡patterns ¡of ¡two ¡APIs Popularity ¡of ¡Twilio ¡API Popularity ¡of ¡Youtube ¡API Note : ¡In ¡our ¡paper, ¡the ¡popularity ¡of ¡API ¡is ¡defined ¡as ¡the ¡number ¡of ¡mashups ¡that ¡are ¡ composed ¡of ¡this ¡API. ¨ Heterogeneous ¡features 6 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Outline ¨ Introduction ¨ Dataset ¡Characteristics ¨ Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Experiments ¨ Conclusion ¡& ¡Future ¡Work 7 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Dataset ¡Characterstics ¨ An ¡overview ¡of ¡ProgrammableWeb ¡data Number ¡of ¡APIs 10,634 Number ¡of ¡mashups 6,049 Number ¡of ¡users 52,512 ¨ Top-‑20 ¡API ¡categories • Popularity ¡Ranking • 1. ¡Mapping • 2. ¡Photos • 3. ¡Video • 4. ¡Search • 5. ¡Social 8 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Dataset ¡Characterstics ¨ Statistical ¡analysis Rank ¡of ¡provider ¡is ¡obtained ¡from ¡Alexa.com API ¡information ¡integrity ¡means ¡the ¡degree ¡of ¡ details ¡providers ¡describe ¡the ¡API • Observations • 1. ¡The ¡lower ¡the ¡rank ¡of ¡provider ¡the ¡lower ¡of ¡its ¡ popularity • 2. ¡The ¡provider ¡of ¡API ¡that ¡with ¡a ¡higher ¡information ¡ integrity ¡is ¡more ¡prudent ¡to ¡release ¡the ¡API, ¡the ¡API ¡ may ¡be ¡of ¡higher ¡quality • 3. ¡The ¡category ¡of ¡API ¡has ¡an ¡effect ¡on ¡it's ¡ popularity 9 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Outline ¨ Introduction ¨ Dataset ¡Characteristics ¨ Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Experiments ¨ Conclusion ¡& ¡Future ¡Work 10 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Evaluation ¡metrics ¨ Szabo-‑Huberman ¡(S-‑H) ¡model ¤ Szabo ¡and ¡Huberman ¡found ¡a ¡strong ¡linear ¡correlation ¡ between ¡the ¡early ¡and ¡future ¡popularity 11 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Linear ¡regression ¡(LR) ¡model ¤ Feature ¡vector ¡of ¡API ¤ Optimization ¡problem ¤ Let ¡ ¤ Can ¡be ¡solved ¡by ¡ordinary ¡linear ¡squares 12 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Linear ¡regression ¡with ¡heterogeneous ¡features ¤ Heterogeneous ¡features n Time ¡features n Numerical ¡features n Categorical ¡features n Textual ¡features ¨ Optimization ¡problem where ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡is ¡the ¡feature ¡vector ¡and ¡ ¡ ¡ ¡ ¡is ¡the ¡tunning ¡parameter, is ¡the ¡L 2 ¡ penality ¡item. 13 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Outline ¨ Introduction ¨ Dataset ¡Characteristics ¨ Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Experiments ¨ Conclusion ¡& ¡Future ¡Work 14 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments Setup ¨ Dataset ¡extraction ¤ The ¡target ¡date ¡ t t varies ¡from ¡24 ¡months ¡to ¡48 ¡months. ¤ We ¡extract ¡the ¡APIs ¡whose ¡releasing ¡date ¡is ¡between ¡2005 ¡ and ¡Nov. ¡2010 ¤ Discard ¡those ¡APIs ¡whose ¡popularity ¡are ¡alway ¡zero ¤ We ¡get ¡613 ¡APIs ¨ Experimental ¡datasets ¤ Full ¡dataset ¤ Popular ¡dataset: ¡APIs ¡whose ¡popularities ¡are ¡greater ¡than ¡5 ¤ Junk ¡dataset: ¡APIs ¡whose ¡popularities ¡are ¡smaller ¡than ¡5 15 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments ¨ Feature ¡extraction ¤ Numerical ¡feagure n Normalization ¤ Category ¡feature n Encoded ¡into ¡binary ¡code ¤ Textual ¡feature ¡extraction n Case-‑folding ¡and ¡tokenization: ¡tokenized ¡by ¡white ¡space n Pruning: ¡filter ¡stopwords ¡(e.g. is, ¡very, ¡should ), ¡keep ¡ adjectives ¡using ¡a ¡part-‑of-‑speech ¡tagger n Stemming: ¡strip ¡word ¡to ¡obtain ¡the ¡stem ¡word n Spell ¡correcting ¨ Training ¡and ¡testing ¤ KFold ¡cross ¡validation ¤ 50% ¡traing ¡+ ¡25% ¡crossvalidation ¡+25% ¡testing 16 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments ¨ Performance ¡evaluation ¡on ¡full ¡dataset 17 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments ¨ Performance ¡evaluation ¡on ¡popular ¡dataset • Observations • 1. ¡Our ¡model ¡has ¡and ¡obviously ¡better ¡performance ¡over ¡S-‑H ¡and ¡LR ¡ model, ¡especially ¡when ¡the ¡reference ¡date ¡is ¡small • 2. ¡With ¡the ¡reference ¡time ¡becoming ¡closer ¡to ¡the ¡target ¡time, ¡the ¡ mRSE ¡decreases ¡for ¡all ¡models • 3. ¡With ¡the ¡reference ¡time ¡becoming ¡closer ¡to ¡the ¡target ¡time, ¡the ¡ advantages ¡of ¡our ¡model ¡shrink, ¡S-‑H ¡and ¡LR ¡model ¡is ¡enough 18 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments ¨ Performance ¡evaluation ¡on ¡junk ¡dataset • Observations • 1. ¡Our ¡LR-‑HF ¡model ¡still ¡has ¡an ¡ ¡better ¡performance • 2. ¡The ¡improvement ¡is ¡small ¡when ¡just ¡introducing ¡API's ¡textual ¡features • 3. ¡Our ¡model ¡is ¡particularly ¡suitable ¡for ¡predicting ¡the ¡popularity ¡of ¡APIs ¡ that ¡not ¡changes ¡frequently 19 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Experiments ¨ Impact ¡of ¡lambda • Observations • 1. ¡The ¡value ¡of ¡lambda ¡really ¡has ¡an ¡impact ¡on ¡the ¡prediction ¡accuracy • 2. ¡The ¡most ¡appropriate ¡value ¡of ¡lambda ¡is ¡between ¡0.2 ¡and ¡0.4 20 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
Outline ¨ Introduction ¨ Dataset ¡Characteristics ¨ Popularity ¡Prediction ¡Models ¨ Experiments ¨ Conclusion ¡& ¡Future ¡Work 21 4/25/16 Time-‑aware ¡API ¡popularity ¡prediction
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